بداية سريعة مع CrewAI: ابنِ أول طاقم بحثي في 10 دقائق

هدف هذه المقالة بسيط: إذا اتبعت الخطوات، ستُنشئ أول تقرير بحثي بالذكاء الاصطناعي.
نسلك أقصر طريق ونتخطى الحيل المعقدة.

الخطوة 1: إنشاء مشروع

crewai create crew latest-ai-notes
cd latest-ai-notes

يُنشئ هذا البنية الأساسية، بما في ذلك:

• src/latest_ai_notes/config/agents.yaml
• src/latest_ai_notes/config/tasks.yaml
• src/latest_ai_notes/crew.py
• src/latest_ai_notes/main.py

الخطوة 2: تثبيت المتطلبات

crewai install

يقرأ هذا الأمر إعدادات المشروع، ينشئ بيئة افتراضية، ويثبت الحزم تلقائياً.
لا تحتاج إلى تسلسل طويل من pip install يدوياً.

الخطوة 3: إعداد الوكلاء

عدّل agents.yaml:

researcher:
  role: >
    باحث {topic}
  goal: >
    إيجاد معلومات مفيدة وحديثة عن {topic}
  backstory: >
    أنت بارع في جمع المعلومات الموثوقة وتلخيص النقاط الرئيسية.
 
reporter:
  role: >
    مراسل {topic}
  goal: >
    تحويل ملاحظات البحث إلى تقرير markdown مقروء
  backstory: >
    تشرح المواضيع التقنية بلغة بسيطة وبنية واضحة.

الخطوة 4: إعداد المهام

عدّل tasks.yaml:

research_task:
  description: >
    ابحث في {topic}. ركّز على الاتجاهات والأدوات والأمثلة العملية في 2026.
  expected_output: >
    10 نقاط رئيسية مع شرح مختصر.
  agent: researcher
 
report_task:
  description: >
    وسّع ملاحظات البحث إلى مقالة markdown كاملة للمبتدئين.
  expected_output: >
    تقرير markdown مناسب للمبتدئين بأقسام وخلاصة.
  agent: reporter
  context:
    - research_task
  output_file: output/report.md

💡 context مهم: يُخبر المهمة الثانية باستهلاك نتائج المهمة الأولى.

الخطوة 5: تشغيل الطاقم

crewai run

إذا نجح، سترى الإخراج في output/report.md.
التأخير في التشغيل الأول أمر طبيعي. استدعاءات النموذج كقطة تستيقظ: تأخذ لحظة قبل الاستجابة.

المشاكل الشائعة

الخطوة التالية

أكملت أول سير عمل.
بعد ذلك، نغطي أهم مهارة في التقسيم:
👉 الوكلاء والمهام